Gruźlica

Wczytywanie biblioteki EDAWR zawierającej zbiór “tb”. Pomijanie pomiarów zawierających brakujące dane.

library(EDAWR)
tb_data <- tb[complete.cases(tb), ]

Krótkie podsumowanie danych:

knitr::kable(summary(tb_data))

	country	year	sex	child	adult	elderly
	Length:3380	Min. :1995	Length:3380	Min. : 0.0	Min. : 0	Min. : 0.0
	Class :character	1st Qu.:2000	Class :character	1st Qu.: 25.0	1st Qu.: 1130	1st Qu.: 85.0
	Mode :character	Median :2005	Mode :character	Median : 75.0	Median : 2593	Median : 230.0
	NA	Mean :2004	NA	Mean : 472.6	Mean : 10883	Mean : 1255.5
	NA	3rd Qu.:2009	NA	3rd Qu.: 261.2	3rd Qu.: 6712	3rd Qu.: 642.8
	NA	Max. :2013	NA	Max. :25661.0	Max. :731540	Max. :125991.0

Liczba zachorowań z podziałem na płeć:

by_sex <- group_by(tb_data, sex) %>% summarize(sum(child), sum(adult), sum(elderly))
knitr::kable(by_sex)

sex	sum(child)	sum(adult)	sum(elderly)
female	827908	13481615	1301076
male	769649	23304306	2942501

Wykres liniowy sumarycznej liczby zachorowań z podziałem na grupę wiekową w kolejnych latach:

sums_by_year = function(dataset, country_choice = NA) {
  filtered_dataset = if (is.na(country_choice))
                       dataset
                     else
                       dataset %>% filter(country == country_choice)
  result = filtered_dataset %>%
           group_by(year) %>%
           summarize(
             child = sum(child),
             adult = sum(adult),
             elderly = sum(elderly)
           )
}

plot_tb_data = function(dataset, country = NA) {
  title = if (is.na(country)) "Zachorowania na gruźlicę w grupach wiekowych" else country
  grouped_data = sums_by_year(dataset, country)
  print(length(grouped_data$year))
  matplot(x = grouped_data$year, y = grouped_data %>% select(-year),
          type = c("b"), pch = 1,
          main = title, ylab = "Liczba zachorowań", xlab = "Rok badania")
  legend("topleft", legend=c("Dzieci", "Dorośli", "Starsi"), col = 1:3, pch = 1)
}

plot_tb_data(tb_data)

## [1] 19

Analogiczne do powyższego wykresy dla poszczególnych krajów:

countries = unique(tb_data$country)
for (i in countries) {
  plot_tb_data(tb_data, i)
}